微调
也叫：Fine-tuning · 模型微调 · SFT
微调是用自己的数据继续训练模型，让它更符合特定风格或任务，成本通常高于提示词和 RAG。
他们说
通过领域数据对基座模型进行微调以提升任务表现
老白翻译
用你的例子再训练一下，让它更像你们的说话方式。
它到底是什么
基座模型是通才。微调 = 用你的一批“输入-输出例子”继续练，让它更贴某个领域或文风。
生活里的例子
新员工先上岗再带教：学公司话术、表单格式、禁区。微调类似“岗位带教”，不是从零培养一个人。
常见误解
- 误解：要专业就必须微调。 很多场景提示词 + RAG 就够。
- 误解：微调一次一劳永逸。 业务变了，数据与评估也要更新。
普通人怎么用
先穷尽提示词和知识库；只有风格强绑定、体量大、ROI 清楚时，再考虑微调。